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【2017PVCEC】光伏电站如何评估?有哪些指标?国际在保证电站的高效能和可靠性方面有何经验?

发表于:2017-10-18 15:08:09     来源:能见

索比光伏网讯:2017年10月17日-19日,2017中国光伏大会暨展览会(PVCEC2017)在北京隆重召开。在18日上午的创新剧场【光伏产品质量及可靠性】论坛上弗劳恩霍夫太阳能研究所光伏电站项目组总负责人Boris Farnung出席并做主题演讲。Boris Farnung表示,在德国屋顶的光伏应用是主要应用于商用的或者是产业的建筑,也有一些电厂级别的电站,包括了屋顶和结构材料支架的问题,还有一些屋顶比较复杂的问题。考虑到今天的质保,需要标准化电站的部件,当我们来建造电站的时候,要知道我们做的电厂,还是屋顶,还是其他,它们彼此之间都是有区别的,百分之百的检测是不可能覆盖这些组件和逆变器的,所以我们必须要很好的来设计它的特性,让它尽可能的减少故障,在建造的时候也不会出问题。

以下为发言实录:

Boris Farnung:非常感谢主持人的介绍,女士们、先生们、大家好,我非常荣幸今天来到这里,跟大家来分享我们在国际光伏电站项目方面的经验,跟大家共同探讨如何保证光伏电站的高效能和高可靠性,首先简单介绍一下我们的组织,我们是欧洲目前规模最大的太阳能研究所,建立于1981年,现在有两名所长,一共大约有11050名同志做研究工作。

我们主要的研究领域包括光伏,这也是我们机构最看重的一部分,我们今天的主题主要讲的是能源转换,我们也会研究光热、建筑能源和氢的技术。今天更多跟大家来讲的是电站,首先提出第一个问题,我们要讲的是什么样的电站,这边给大家带来了一些案例。首先看到了中国商用的电站,它的规模都是在百兆瓦以上,逆变器有百万个组件,另外我们可能看到一些小的电站,在多个区域进行投资,换句话说它会有超过30个独立的电站,比方说在土耳其各地都有,它们的条件各有不同。第三种案例像德国屋顶式的光伏,在德国屋顶的光伏应用是主要应用于商用的或者是产业的建筑,我们也有一些电厂级别的挑战,包括了屋顶和结构材料支架的问题,还有一些屋顶比较复杂的问题。如果我们考虑到今天的质保,需要标准化电站的部件,所以当我们来建造电站的时候,要知道我们做的电厂,还是屋顶,还是其他,它们彼此之间都是有区别的,百分之百的检测是不可能覆盖这些组件和逆变器的,所以我们必须要很好的来设计它的特性,让它尽可能的减少故障,在建造的时候也不会出问题。

另外一点如何来评估这些电站,它会有什么样的关键指标呢?我们如何使用这些指标来评估这些电站?接下来跟大家讲两个,第一个就是我们已经听到了很多很多次的术语,我们的度电成本,第二个就是能效比PR,我们看一下在组件和电站之间的能源转换的效率,我们首先来看一下发电成本,就是度电成本,LCOE我们会有很多因素都会跟质量系统相关,当然它都是跟质量、运维密切相关的,同时对于电站的性能,对于组件的效率,对于产出本身,还有它的辐照的因素都是有很密切的联系的。这一页我们可以看到度电成本,从技术的角度做一些质量和技术上的评估,保证这些参数确实可以在现实当中满足相关的要求。大家可以看到,我们项目的不同阶段会有不同的质量评估的指标,可以确保这些参数满足要求,因为我们时间不多,所以我主要会看前面的两个阶段,尤其关注于其中的一个评估指标,在这个时候我们首先来看项目发展的第一个阶段。

我们可以看一下太阳能资源的评估,这个对于度电成本的评估,可以说是非常重要的,所以我们要看一下在财务评估的基础上,要看到电站的产能分析,应该是由独立的机构来做电站的评估,第三方可以给出具体的文件,并且为了验证这些结果,一定要有相关的不确定度的报告,这边给大家看的是最主要的一些参数,在做产能分析的时候,可以看到它有一些不确定度,比方说天气的数据本身,我们会有阴雨的条件,还有电站的设计,还有一些环境的问题,比方说遮盖和泥土的赃物,还有我们怎么在设备质量上通过制造商的数据反映出它的要求,这些可以说是在做仿真的时候,要输入的最主要的参数,我们今天看起来还是很容易的,因为已经有很多现成的软件,会有很多复杂的模型,但是最终我们产能评估的决定,它其实也是取决于我们输入数据的质量,为了验证预测结果,我们做了一些比较,包括了实际的测量数据,有很多实际现场的测量数据,和最初始预测的产能比较。我们说到了有25家电厂,有5年非常准确的数据,我们可以把这个和过去的比较结果相对应,大家可以看到第一栏,这是所有25个电厂,辐照的区别和实际辐照的区别,可以通过这5年的卫星数据得到实际的测量数据,我们可以看到它是比初始的预测辐照值超出了5%。第二个就是全球的辐射,这个也是通过系统当中的传感器得到的,它的水平比我们预测要高。对于PR值,大家可以看到两者非常吻合,它的区别可能就只是正负0.6%,但是最终对产能,可以看到比预测高出了4.5%,所以我们现在的问题就是,能不能够把预期的产能和实际的测量产能之间区别的原因找到,为什么我们的PR值会有很好的辐照呢,在德国有长期的辐照的收集,从96%下降到94%,在80年代的时候有上升的辐照值,5年之前认为,我们还是尽可能的收集比较多的数据,取了20年辐照的平均值,换句话说辐照的平均值,实际上就是在案例当中显示,比实际的辐照值更低。这就意味着使用这些辐照的数据,其实低估了德国辐照的状况,可以看到世界其他情况也有。

这边可以看到美国、欧洲、中国、日本和印度的一些数据,我们可以看到有基本同样的趋势,所以我们现在可以看到在辐照数据方面的精度是偏低的,看到太阳比较亮还是比较暗,对于实际的结果有很大的影响,而且取用数据的时间轴也会影响结果。这就意味着我们必须要验证,并且评估这些数据,尤其是辐照的数据,并且非常慎重的选择数据源和时间段,降低预测的风险。我们在这里做了很多科学方面的比较,做了一个不确定性的蒙地卡罗模拟估算,看看这些值到底是如何的。左边看到的就是年度值,可以看到它和实际测量值之间的比较,最后可以看到我们做了这样区别化,可以看到P10和P50这两个值,我们预测的电厂和实际的电厂是很接近的,换句话说并不是有着非常不稳定的值,但是从衰减的趋势来说,我们需要考虑到,随着时间的变化,不确定度也是有所变化的,因为我们确实不知道20年之后的辐照是如何的,这方面的确定性还是很高的,我们在这边可能也会接受建议,比方说不确定度是20%或者21%。

接下来看下一个阶段,我们更多的会关注关于组件的水平,比方说看看能不能解释出来安装的组件质量如何,我在这里给大家带来了一个例子,在建设的阶段,可以看到我们会测量来自两个不同生产商的组件,可以看到相关的辐照的依赖度,做了测试之后,在1100平方公里的情况下进行的(均义化),看到在图片当中两到三年的收集,点是名义化的数据,绿线代表了90%的数字覆盖,红线是平均值,绿线是中位值,黑线就是制造值,所以我们在这边可以看到名义值和测量值,测量值还是比较接近的,这是第一个供应商给出的数据,对于第二家供应商看到测量值也是在预期之内,但是厂家测量的数据偏离度还是很高的,如果你想要采用厂家提供的值,而不使用我们估量的值,对于初始的几个年份,可能会对最终的产出造成很大的影响。另外一个话题就是所谓功率的见证,我们在电站那边组件验证分析,这就意味着比如左手边大家看到组件功率的变化,绿点可以看出来一些变化,总体上知道我们这里边有一些比较,投稿少数的抽样可以避免整体系统的性能不佳,这一点很重要。

首先可以看到有一些不同,名义上和实际检测出来的数值不一样,最后我们进行了一些组织的检测,我们在组件经过功率的稳定后,测试的数据应全数符合企业额定的功率,测试的精度每增加一个百分点都代表着实际增加的价值,所以测试精确度不只是学术上的追求,实际上可以大大增加我们投资者相应的信心,如果用更多的组件进行测试的话,你可能会得出更加准确的结果。更加重要的就是,我们对于这些实测的数值进行分析,有利于建立新的一些标准,我们可以在实验室里进行更多的实验,还会发现2%到3%的不确定性,不稳定性。然后我们也发现,如果你能达到1.5%的不确定性,你就可以进一步提高,这里边有一些具体的内容,这是刚才我们提及的,也就是说每增加一个百分点,就代表着实际能够产生经济的价值,这个百分点不是没有意义的,无论在学术还是在事物当中都能够产生非常好的价值,大家都很有信心。

然后我们就进入了最后一个阶段,那就是运行,这个话题对于投资者来说,他们发现是非常重要的,为了看一下电站初期和短期性能的确保,在特定的时间下我们会观察温度、辐照,还有产量它们的关系,我们会把相应的数据运用到电站的模型当中,做一些计算,但是我们基于一些工况进行计算。另外一方面我们还可以对PR值进行计算,比较与理想值之间的差异,就是实测和模拟值之间的差异。在电站当中如果出现问题的话,在实测和模拟之间会出现一些差距,在我们做实验之前,就有一些预期,大家都喜欢说用大量的数据来进行分析,你才能够感觉到有信心,因为数据可以给带来信息。我们需要两到三年的监测数据作为一个基础,来进一步改进我们运行需要这样的基础。我们需要考虑到一些稳定性、不确定性,因此我们具备了相应大量的数据之后,它能够有助于我们对相应的参数进行一一的验证和评估。

最后有一些案例能够告诉我们可以保证质量,就是它运行的性能是非常稳定的,在德国有服役将近15年的电站,这个电脑是1999年建的,装机容量50KWH,地点是在德国,我们每年都会进行一些评估,它的运行是非常稳定的,当然我们也会了解它的辐照,这里是1000,还有PR值80%,我们在2007年的时候进行设备的测试,并且在2013年的时候使用逆变器,我们在这里可以看一下产量和稳定,性能有一点下降。我们看到辐照在增加,在减少性能的时候,因此如果我们只看到产量的话,那只是一个方面,我们认为这个电站还有进一步增产的可能。

这是另外一个案例,也是在德国的一个电站,我们进行一些实测是非常重要的。早期在实测发现问题可以进行改进,这里有一个2016年德国综合电站评比,这是根据我们的监控和实测来进行的,如果你不断进行持续的运维,如果你对一些基本的测量确保的实施,你就会看到电站性能表现会越来越好,质量也会越来越好。谈到这里,我就讲差不多了,谢谢大家的倾听,如果大家对我的话题非常感兴趣,也欢迎大家去参加我们上面显示出来的大会,谢谢大家。

责任编辑:solar_robot
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